## KLASIFIKASI QUALITY OF SERVICE LAYANAN INTERNET MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Cindyk Irawanto 1 , Odi Nurdiawan 2 , Gifthera Dwilestari 3
STMIK IKMI Cirebon 123
Jl Perjuangan No 10B-Majasem, Kesambi Karyamulya, Kota Cirebon, Indonesia E-mail : tn.cindyk@gmail.com 1 , odynurdiawan@gmail.com 2 , gifthera.ikmi@gmail.com 3

## ABSTRAK
Pada era globalisasi,  masalah dalam  layanan internet  menjadi sebuah  kebutuhan bagi setiap orang atau setiap  perusahaan.  Peranan  layanan  dalam  jaringan  internet  sangat  penting  bagi  setiap  lapisan masyarakat  bahkan  internet  sudah  menjadi  sebuah  kebutuhan.  Sebagai  sarana  informasi,  komunikasi, media  pembelajaran.  Begitu  pentingnya  peranan  internet  tentu  saja  berdampak  pada  layanan  guna memastikan  kualitas  internet  apakah  stabil  atau  down.  Untuk  mengukur  layanan  internet  diperlukan beberapa  parameter  seperti  delay,  jitter,  packet  loss  dan  kualitas  hasil  pengukurannya  disebut  denga Quality of Service (QoS). Maka dibutuhkan bandwidth yang efektif untuk mengoptimalkan penggunaan layanan internet. Karena hal itu dibutuhkan analisa kualitas layanan internet dengan menggunakan QoS (Quality  of  Service).  karena  semakin  banyak  aplikasi  yang  digunakan  dalam  suatu  jaringan  akan berpengaruh  pada  kualitas  layanan  internet.  Untuk  melakukan  klasifikasi  kualitas  layanan  internet (Quality  of  Service)  digunakan  metode  naïve  bayes.  untuk  klasifikasi  status  layanan  internet  dengan menggunakan  statistik  dan  probilitas  yang  mampu  mengambil  keputusan.  Dataset  yang  digunakan  dari QoS  dijadikan  dengan  parameter  delay,  jitter,  packet  loss  dengan  metode  Hierarchical  Token  Bucket (HTB).  Klasifikasi  Quality  of  Service  Layanan  Internet  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  akan diperoleh hasil berupa Serta mengetahui tingkat akurasi dari metode naïve bayes untuk klasifikasi status kualitas layanan internet (Quality of Service) sebesar 93,67%.
Kata kunci : Quality of Service, Hierarchical Token Bucket, Naive Bayes, Internet

## ABSTRACTS
In the age of globalization, problems with Internet service become a necessity for every person or every company.  The  role  of  services  in  Internet  networks  is  crucial  to  every  level  of  society  that  even  the Internet has become a necessity. As a medium of information, communication, a medium of learning. So important the role of the Internet inevitably has an impact on services to ensure that the quality of the Internet  is  stable  or  down.  To  measure  Internet  service  required  some  parameters  such  as  delay,  the jitter,  the  packet  loss  and  the  quality  of  its  contents  called  the  quality  of  service  (qos).  Then  effective bandwidth is needed to optimize Internet service use. Because it requires quality analysis of the Internet service using qos (quality of service). Because the increasing number of applications used in a network will affect the quality of Internet service. To select the quality of the Internet service (quality of service) was  used  naive  bayes's  method.  For  the  status  classification  of  Internet  services  by  using  decision- making statistics and immobility. The datassets used from qos were created with delay parameters, jitter, packet  loss  by  the  method  hierarchical  bucket  (HTB).    The  quality-service  classification  of  service service on the Internet USES a naive bayes algorithm would be obtained with a naive bayes's method of assessment of the quality of the Internet service by a curious 93,67% .
Keywords: Quality of Service, Hierachical Token Bucket, Naive Bayes, Internet

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat diiringi  dengan  perkembangan  komputer  dan perkembangan jaringan.
Dengan
ada perkembangan jaringan yang semakin pesat ini pengguna  juga  semakin  banyak.  Penggunaan internet secara massal mengakibatkan turunnya kualitas internet atau lamban  untuk  mengakses kebutuhan  sehari-hari  di  kantor  PT.  Siraj Badawi  Cukup  Rupiah.  Memiliki  karyawan sebanyak  10  orang  untuk  setiap  ruangan, Sedangkan  bandwidth  yang  digunakan  pada PT.  Siraj  Badawi  Cukup  Rupiah  sebesar  50 Mbps.  Untuk  mencegah  penurunan  kualitas pada layanan internet perlu adanya pengamatan sehingga kualitas internet tetap terjaga. Quality of Service (QoS) mengelola beberapa parameter  seperti  delay,  jitter,  dan  packet  loss pada  suatu  jaringan  agar  bandwidth  bisa dipakai secara optimal hingga mampu mendapatkan  kualitas  layanan  internet  yang baik untuk dterima oleh client [1]. Pada waktu penggunaan  jaringan  internet  terdapat  banyak user,  sehingga  diperlukan  layanan  bandwidth untuk memantau kualitas jaringan internet yang digunakan  pada  PT.  Siraj  Badawi  Cukup Rupiah.  Dalam  hal  ini  maka  harus  ada  tingkat kepuasan  dengan  melakukan  klasifikasi  status layanan internet dengan menggunakan algoritma naïve bayes sehingga bisa menentukan tingkat kepuasan layanan internet. Fokus  tujuan  penelitian  ini  untuk  melakukan klasifikasi kualitas layanan internet (Quality of Service) digunakan  metode naïve bayes.  untuk klasifikasi  status  layanan  internet  dengan menggunakan  statistik  dan  probilitas  yang mampu  mengambil  keputusan.  Dataset  yang digunakan dari QoS dijadikan dengan parameter  delay,  jitter,  packet  loss  dengan metode  Hierarchical  Token  Bucket  (HTB). Klasifikasi Quality of Service Layanan Internet Menggunakan Algoritma Naïve Bayes.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian,  peneliti akan  dihadapkan  pada  suatu  metodologi penelitian,  dalam  penelitian  ini  metode  yang digunakan  adalah  Knowledge  Discovering Data (KDD) yang dilakukan untuk mengklasifikasi  Quality  of  Service  dengan menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes.  KDD merupakan  salah  satu  cara  digunakan  untuk menemukan pengetahuan baru yang bermanfaat  dari  data.  Dan  Algoritma  Naive Bayes  merupakan  salah  satu  metode  yang berkaitan  dengan  data  mining  maka  metode analisa  data  ini  menggunakan  tahapan  dari KDD.  Adapun  tahapan  penelitian  KDD berdasarkan gambar dibawah ini :

## Gambar 1 Metode KDD

## 1. Data Selection
Pemilihan  atau  seleksi  data  yang  akan  untuk proses  data  mining,  disimpan  disuatu  berkas terpisah dari basis data operasional[2].
2. Pre-processing
Pemprosesan  pendahuluan  dan  pembersihan data merupakan operasi dasar seperti penghapusan noise[2].

## 3. Transformation
Merupakan proses transformasi pada data yang telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai untuk proses data mining[3].
Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik,  metode dan algoritma dalam data sangat bervariatif[4].

## 5. Interpretation/Evalution
Merupakan pola informasi yang dihasilkan dari proses  data  mining  perlu  ditampilkan  dalam bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak berkepentingan.  Pada  tahap  evaluasi,  akan diketahui  apakah  hasil  daripada  tahap  data mining  dapat  menjawab  tujuan  yang  telah ditetapkan[2].
Jenis  penelitian  ini  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah eksperimen. Metode yang digunakan  dalam  proses  pengujian  terhadap variabel  yang  ada  pada  dataset  berdasarkan hasil observasi.  Data yang diperoleh dari hasil observasi  adalah  data  Quality  of  Service. Quality of Service merupakan mekanisme pada jaringan  menentukan  bahwa  aplikasi-aplikasi atau  layanan  dapat  beroperasi  sesuai  dengan standart kualitas layanan yang telah diterapkan. Parameter-parameter Quality of Services (QoS) seperti  throughput,  latency  (delay),  jitter,dan packet loss [5]. Berikut adalah nilai persentase dari QoS :
Tabel 1 Nilai Persentasi QoS Nilai Persentanse (%) Indeks 3,8 – 4 95 – 100 Sangat Memuaskan 3 – 3,79 75 – 94,75 Memuaskan 2 – 2,99 50 – 74,75 Kurang Memuaskan 1 – 1,99 25 – 49,75 Jelek
Adapun parameter Quality of Service terdiri dari :

## a. Throughput
Throughput merupakan jumlah total kedatangan paket  yang  sukses  yang  diamati  pada  tujuan selama  interval  waktu  tertentu  dibagi  oleh durasi interval waktu tersebut [6].
Tabel 2 Kategori Throughput Kategori Besar Throughput (%) Indeks Sangat Bagus 76 - 100% 4 Bagus 51 - 75% 3 Sedang 26 - 50% 2 Buruk <25% 1 (Sumber : TIPHON) b. Delay
Delay adalah waktu yang dibutuhkan data untuk menempuh jarak dari asal ketujuan. Delay dapat dipengaruhi  oleh  jarak,  media  fisik,  kongesti atau juga waktu proses yang lama [7].
Tabel 3 Kategori Delay Kategori Besar delay Indeks Sangat Bagus <150 ms 4 Bagus 150 – 300 ms 3 Sedang 300 – 450 ms 2 Jelek >450 ms 1 (Sumber : TIPHON)
c. Jitter
Jitter  disebabkan  karena  variasi-variasi  dalam panjang antrian, dalam  waktu pengelolaan data, dan  juga  dalam  waktu  penghimpuanan  ulang paket-paket  diakhiri  perjalanan  jitter,  jitter berhubungan dengan latency [8].
Tabel 4 Kategori Jitter Kategori Jitter (ms) Indeks Sangat Bagus 0 ms 4 Bagus 1 – 75 ms 3 Sedang 75 – 125 ms 2 Jelek 125 - 225 ms 1 (Sumber : TIPHON) d. Packet loss
Suatu  parameter  yang  menggambarkan  suatu kondisi  yang  menunjukkan  jumlah  total  paket yang  hilang,  dapat  terjadi  karena  collision  dan congestion pada jaringan[9].
Tabel 5 Kategori Packet Loss
Kategori Packet loss (%) Indeks Sangat Bagus 0% 4 Bagus 3 % 3 Sedang 15% 2 Jelek 25% 1
(Sumber : TIPHON)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  alur  penelitian  yang  dilakukan pada  bab  sebelumnya,  bahwa  penelitian klasifikasi  Quality  of  Service  menggunakan Algoritma  Naive  Bayes.  Tahapan  proses penelitian  yang digunakan adalah  metode KDD yang  merupakan  salah  satu  metode  untuk melakukan data mining.

## 3.1 Hasil

## 1. Data Selection
Pada  tahapan  ini  melakukan  seleksi  data  yang akan digunakan dalam proses data mining. Data yang  akan  diproses  adalah  data Quality  of Service .  Tahapan  seleksi  data  ini  bertujuan untuk  memilih  data  yang  akan  diproses klasifikasi melalui aplikasi Rapidminer.
Tahapan  ini  menggunakan  2  operator  untuk melakukan  tahapan  data  selection,  operator yang digunakan adalah operator Read Excel dan operator Select Attributes. Operator Read Excel bertujuan  untuk  memilih  data  dan  operator select  attributes  untuk  penghapusan  atau pemilihan atribute.
Gambar 2 Operator Read Excel dan Select Attribute
Gambar 3 Hasil  dari 2 Operator
Pada gambar 2 merupakan tampilan dari Read Operator  dan  Select  Attribute.  Gambar  3 merupakan  hasil  dari  kedua  operator  yang digunakan.  Pada  Quality  of  Service  ini  masih belum  konsisten  karena  masih  menjadi  data unsupervised yang artinya adalah data Quality of  Service  yang  digunakan  ini  masih  belum miliki label. Sehingga data ini perlu dibuatkan label  agar  bisa  diklasifikasi  menggunakan algoritma Naïve Bayes.

## 2. Pre-processing
Setelah  tahapan  data selection maka  tahapan selanjutnya  adalah  melakukan  pre-processing. Tujuannya yaitu untuk penghapusan data yang missing  atau  null,  menghilangkan  data  yang tidak  konsisten.  Untuk  melihat  data  yang missing  atau  null  melakukan Run proses  di Rapidminer  jika  sudah  melewati  tahap  data selection.  Bagian  hasil  akan  muncul  yang pertama  terlihat  adalah  bagian  data.  Untuk melihat missing atau  tidak  pilih  bagian
Statistics disebelah  kiri.  Berikut  adalah tampilan  dari  statistics  Data  Quality  of Service.
Gambar 4 Hasil Pre-Processing
Berdasarkan  gambar  diatas  maka,  data  yang digunakan  tidak  ada missing .  Karena  bagian kolom  Missing  disetiap  atributenya  memiliki nilai  0.  Arti  dari  nilai  0  pada  kolom  missing adalah  pada  setiap  atribute  memiliki  data,  data tersebut  tidak  ada  nilai  yang  null.  Jika  data sudah  tidak  ada  missing  selanjutnya  ke  tahap berikutnya yaitu transformation.

## 3. Transformation
Tahapan  Transformation  merupakan  perubahan type  pada atribute pada  data  yang  akan digunakan. Perubahan type atribute ini dilakukan  pada atribute Tanggal.Hari.Waktu yang  berawal  dari  type Nominal menjadi type Numeric agar  dapat  disesuaikan  dengan  proses klasifikasi  algoritma  Naïve  Bayes.  Operator yang  digunakan  untuk  mengubah  type  adalah Nominal to Numerical . Berikut adalah tampilan dari operator Nominal dan Numerical .
Gambar 5 Operator Nominal to Numerical
Gambar 6 Hasil Operator Nominal to
Numerical
Setelah  pengubahan  atribute  dilakukan hasil  akan  terlihat  dibagian  kolom  type. Pada kolom type untuk atribute
Tanggal.Hari.Waktu  sebelumnya  adalah type  Polynominal dan  setelah  menerapan transformation berubah  menjadi type Numerical .

## 4. Data mining
Tahap  data  mining  merupakan  suatu  proses utama  saat  metode  diterapkan  untuk menemukan  pengetahuan  dari  data.  Pada data  mining  ini  melakukan  klasifikasi  data Quality  of  Service menggunakan  algoritma
Naïve Bayes. Sebelum melakukan
klasifikasi  dengan  algoritma  Naïve  Bayes maka  harus  membuat  label  terlebih  dahalu, karena  data  yang  digunakan  belum  miliki label. Sehingga perlu adanya membuat label untuk  data Quality  of  Service .  Untuk membuat label menggunakan metode cluster.  Agar  berjalannya  proses  membuat label  dengan  metode  cluster  maka  perlu menggunakan  Operator  X-means  dan  Set Role.

## a. Clustering
Tujuan  dari  clustering  pada  data  Quality  of Service adalah untuk membuat pengelompokkan  data.  Tahapan untuk melakukan clustering menggunakan
operator  X-means  dan  Set  Role.  Kedua operator  tersebut  dimasukkan  ke  dalam operator Subproccess dan isi dalam operator Subproccess
Gambar 7 Tampilan proses Clustering
Gambar 8 Hasil Clustering
Setelah melakukan clustering yang
dilakukan dengan operator X-Means mendapatkan hasil clustering menambahkan atribute  baru  dengan  nama  cluster.  Hasil label pada data Quality of Service terdapat 2 Cluster.  Cluster_0  dengan  total  346  Items dan Cluster_1 69 Items.

## b. Klasifikasi
Setelah proses membuat label menggunakan operator  X-Means,  tahap  selanjutnya  pada data  mining  adalah  klasifikasi.  Untuk menjalankan  proses  klasifikasi  dengan algoritma Naïve Bayes menggunakan
operator Naïve  Bayes,  Split  Data,  Apply Model, Performance (Classification) . Berikut adalah tampilan dari proses klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes.

## Gambar 9 Penerapan Algoritma Naive Bayes

## 5. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  merupakan  hasil  dari teknik  data  mining  berupa  pola-pola.  Dan hasil  proses  data  mining  perlu  ditampilkan dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti. Berikut  gambar  dibawah  ini  adalah  hasil
dari  proses  data  mining  menggunakan algoritma Naïve Bayes.
Gambar 10 Hasil Algoritma Naive Bayes
Berdasarkan  gambar  diatas  adalah  hasil  dari penerapan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk mengklasifikasi  data  Quality  of  Service.  Dapat disimpulkan  bahwa  nilai  Accuracy  yang didapatkan  dari  penerapan  algoritma  Naïve bayes  sebesar  93,67%.  Dengan  rincian  sebagai berikut,
Diprediksi
untuk
cluster_0 mendapatkan  nilai  true  cluster_0  terdapat  257 record. Diprediksi untuk cluster_0 mendapatkan nilai true cluster_1 terdapat 1 record. Diprediksi untuk cluster_1 Mendapatkan nilai true cluster_0  terdapat  20  record.  Diprediksi  untuk cluster_1  mendapatkan  nilai  true  cluster_1 terdapat  54  record.  Prediksi  cluster_0  untuk perhitungan  nilai  true  mendapatkan  nilai precision  sebesar  99,61%.  Prediksi  cluster_1 untuk  perhitungan  nilai  true  mendapatkan  nilai precision sebesar 77.98%.

## 3.2 Pembahasan
Pada  pembahasan  ini  Berdasarkan  sumber penelitian yang telah lakukan pada penelitian sebelumnya menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasi  data  Quality  of  Service. Data  yang diproses tersebut  sudah  memiliki label  dan  sudah  menjadi  data  supervised. Data  supervised  ini  data  yang  sudah memiliki
label untuk menentukan pengelompokkan disetiap datanya. Sehingga proses algoritma Naïve Bayes tersebut dapat diproses tanpa membuat label atau pengelompokkan pada data QoS.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  ini.
Data  Quality  of  Service  dapat  diproses  tanpa adanya  label  yang  telah  dibuat  pada  file  excel atau  bisa  disebut  dengan  data  Unsupevised. Dengan adanya metode X-Means yang merupakan  salah  satu  metode  untuk  membuat label  atau  pengelompokkan  data,  berhasil membuat  data  Quality  of  Service  menjadi  data Supervised.  Setelah  membuat  data  menjadi Supervised proses algoritma Naïve Bayes dapat dilakukan sesuai dengan tahapan KDD.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dari Klasifikasi  Quality  of  Service  menggunakan algoritma Naïve Bayes yang telah dilakukan:
1. Hasil  dari  menentukan  label  pada  data Quality  of  Service  menggunakan  operator X-Means  diperoleh  clustering  sebayak  2 cluster.  Terdapat  cluster_0  memperoleh  346 items dan cluster_1 memperoleh 69 items.
2. Hasil  dari  menentukan  tingkat  kenyamanan layanan  internet  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  memperoleh  nilai  Accuracy sebesar  93,67%  dengan  rincian  Prediksi cluster_0  True  cluster_0  :  257,  Prediksi cluster_0  True  cluster_1  :  1.  Prediksi cluster_1  True  cluster_0  :  20,  Prediksi cluster_1 True cluster_1 : 54..
3. Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, Data Quality of Service tanpa ada label pada file  excel  dapat  diklasifikasi  dengan  metode algoritma  Naïve  Bayes.  Jika  pada  proses melakukan  data  mining,  menambahkan proses  pembuatan  label  untuk  data  Quality of Service. Untuk membuat label
menggunakan metode X-Means untuk pengelompokkan atau clustering.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  P.  Antodi,  A.  B.  Prasetijo,  and  E.  D. Widianto,  “Penerapan  Quality of Service Pada Jaringan Internet  Menggunakan  Metode Hierarchical  Token  Bucket,” J.
Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.
5,  no.  1,  p.  23,  2017,  doi:
10.14710/jtsiskom.5.1.2017.23-
28.
[2]  Karsito  and  W.  Monika  Sari,  “Prediksi
Potensi Penjualan Produk Delifrance Dengan Metode Naive  Bayes  Di  Pt.  Pangan Lestari,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 9, no. 1, pp. 67–78,
2018.
[3]  A.  Fatkhurohman  and  E.  Pujastuti,
“Penerapan  Algoritma  Naïve Bayes Classifier untuk Meningkatkan  Keamanan  Data dari  Website  Phising,” J. Teknol.  Inf. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.
115–124, 2019.
[4]  O.  N.  Amanda  Febriyani,  Guntur  Kukuh Prayoga, “Index Kepuasan
Pelanggan Informa dengan
Menggunakan Algoritma C.45,” vol. 8, no. 6, pp. 330–335, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3686.
[5] S. W. Pamungkas and E. Pramono, “Analisis Quality  of  Service  (QoS)  Pada Jaringan  Hotspot  SMA  Negeri XYZ,” e-Jurnal  JUSITI  (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol.  7–2,  no.  2,  pp.  142–152,
2018, doi: 10.36774/jusiti.v7i2.249.
[6]  S.  Ahdan,  O.  Firmanto,  and  S.  Ramadona, “Rancang  Bangun  dan  Analisis
QoS (Quality of Service) Menggunakan Metode HTB (Hierarchical  Token  Bucket) pada  RT/RW  Net  Perumahan
Prasanti  2,” J.  Teknoinfo ,  vol.
12,  no.  2,  p.  49,  2018,  doi: 10.33365/jti.v12i2.89.
[7]  Aprianto  Budiman,  M.  Ficky  Duskarnaen,
and  Hamidillah  Ajie,  “Analisis Quality  of  Service  (Qos)  Pada Jaringan  Internet  Smk  Negeri  7 Jakarta,” PINTER    J.  Pendidik.
Tek.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.
4,  no.  2,  pp.  32–36,  2020,  doi: 10.21009/pinter.4.2.6.
[8]  M.  Sadar  and  W.  Syafitri,  “Evaluasi Performance  Jaringan  Internet Kampus  Menggunakan  Quality of  Service  (  Qos  ),” Semaster Semin.  Nas. ,  p.  11,  2020, [Online].
Available:
https://scholar.google.co.id/.
[9] P. R. Utami, “Analisis Perbandingan Quality of  Service  Jaringan  Internet
Berbasis Wireless Pada Layanan
Internet  Service  Provider  (Isp)
Indihome  Dan  First  Media,” J.
Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  vol.
25,  no.  2,  pp.  125–137,  2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i2.2723.